Какие основные методы предварительной обработки данных существуют в науке о данных?

Некоторые основные методы предварительной обработки данных в науке о данных:

• Очистка данных. ru.wikipedia.org ru.ruwiki.ru Используется для обнаружения, исправления или удаления ошибочных записей в наборе данных. ru.wikipedia.org
• Нормализация данных. ru.wikipedia.org ru.ruwiki.ru Применяется для стандартизации диапазона значений независимых переменных или признаков данных (например, сведение к интервалам [0, 1] или [-1, +1]). ru.wikipedia.org
• Преобразование данных. ru.wikipedia.org ru.ruwiki.ru Используется для приведения данных в формат, который ожидает аудитория. ru.wikipedia.org
• Выделение признаков. ru.wikipedia.org ru.ruwiki.ru Применяется для преобразования входных данных в набор признаков, которые они хорошо представляют. ru.wikipedia.org
• Уплотнение данных. ru.wikipedia.org ru.ruwiki.ru Используется для преобразования числовых данных в исправленный, упорядоченный и упрощённый вид. ru.wikipedia.org Это помогает уменьшить количество и/или размерность данных. ru.wikipedia.org
• Вменение данных. www.astera.com Пропущенные значения заполняются статистическими показателями, такими как среднее или медиана. www.astera.com
• Выявление и удаление дубликатов. www.astera.com Обнаружение может быть простым, например поиск идентичных записей, или сложным, например, выявление почти дубликатов с использованием нечёткого сопоставления. www.astera.com Удаление гарантирует уникальность каждой точки данных, сохраняя целостность набора данных. www.astera.com